% Archivo de constantes

global TRAINING_PERCENTAGE;
global ETA;
global W0;
global BETA;
global EPOCHS;
global G_FUNCTION;
global LAYERS;
global ALPHA;
global a;
global b;
global K;

% TRAINING_PERCENTAGE: Porcentaje de patrones de entrenamiento
TRAINING_PERCENTAGE = 0.8;

% ETA: Learning rate
ETA = 0.5;

% W0: Rango de los pesos iniciales random (-0.5, 0.5)
W0 = [-0.8 0.8];

% LAYERS: Vector que determina la cantidad de capas que tiene la red y la
% cantidad de neuronas que tiene cada una.
% Ejemplo: [4 5 1] Son dos capas ocultas y una de salida con 4, 5 y 1 una
%           neurona respectivamente.
LAYERS = [12 7 1];

% BETA
BETA = 0.7;

% Cantidad maxima de epocas
EPOCHS = 3000;

% Este valor determina la funcion de costo a utilizar
% Funcion tanh: 1
% Funcion exp: 2
G_FUNCTION = 1;

% ALPHA: Momentum parameter
ALPHA = 0;

% a, b: Parametros del ETA adaptativo
% K: steps
a = 0.01;
b = 0.01;
K = 20;
